规划问道本刊“学术动态（Planning Reviews）”栏目，推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期“城乡规划管理与政策”专栏，向大家推介一篇探讨城市形态与城市健康关系的研究文献。
（专栏编辑：赵蔚，同济大学建筑与城市规划学院副教授）
DOI：10.1177/23998083221133397
COVID-19大流行引发了一场关于城市密度的大辩论。这项研究探索了新冠肺炎和大伦敦的城市形态，将一组全面的形态描述（包括建成密度） 与新冠肺炎死亡和病例联系起来，同时控制了社会经济、种族、年龄和合并发病率等变量。研究在单个建筑层面上描述城市形态，然后汇总各个社区的信息。结果表明：①控制变量比形态描述变量更能解释COVID-19病例和死亡的方差；②在形态描述变量所能解释的情况中，建成密度确实是最相关的（负相关）。典型的新冠肺炎感染和死亡人数高的伦敦社区类似于郊区，其形态特点是道路网格连接不畅的低密度城市结构，其中点缀着较大的独立式建筑。
文章首先综述了密度与城市健康程度关系的已有研究。然后，将大范围与全面的描述（包括建筑密度和城市形态的其他68 个指标） 和详细信息（城市内部，下至单个建筑） 相匹配，通过使用一个新的工具包（momepy） 来实现这一点，该工具包允许从一组简洁的输入信息（建筑和街道网络） 开始进行大规模“城市形态计量学”分析，研究新冠肺炎病例和死亡数据。伦敦城市形态和新冠肺炎死亡和病例的定量描述包括四个数据来源：地形测量OS Mater Map、OS Open Roads、大伦敦管理局（GLA） 提供的新冠肺炎死亡的基础数据以及冠状病毒的传染数。还有由政府数字服务维护的英国公共部门网站data.gov.uk提供的公共事业政府数据。
伦敦的城市形态通过一组69个城市形态测度进行了全面描述，这些测度是通过Momepy计算的，通过五个主要属性（维度、分布、形状、强度和连通性） 来测量三个主要的形态组成部分，即建筑、街道和地块。这些属性量化了单个形态元素及其物理空间关系。通过建筑物的基数方向、建筑物的街道线形和街道边缘的可渗透性，量化物理复杂性的程度。Momepy通过基于Voronoi的空间细分，从建筑足迹和街道中生成了一个新的绘图代理实体“形态逻辑单元”。通过使用新冠肺炎死亡地图工具中包含的控制变量和到市中心的距离建立一个年度回归模型，控制邻里的位置属性，从而探索伦敦的城市形态与新冠肺炎影响之间的关系，然后通过使用第一模型的残差作为目标变量的相关形态度量建立第二线性回归模型。由于研究中使用的统计分析是基于线性回归的，这要求输入变量是正态分布的，因此通过Yeo-Johnson幂变换对69个形态计量学、社会经济指数、预先存在的健康状况和新冠肺炎死亡和病例进行变换，使其分布函数尽可能接近正态分布。此外由于回归系数对于可解释性必须是可比的，因此标准化的形态计量学在评分中被进一步转换，即原始值和总体平均值之间的差除以总体标准差。
目标变量，即新冠肺炎死亡和病例以及社会经济和健康指标，是从新冠肺炎死亡和英国政府新冠肺炎传染数据集中提取的。69个形态度量首先在其原始空间单元（即建筑、街道和形态单元） 的水平上进行计算，然后通过计算其平均值来聚合MSOA。
结果表明，更多的死亡往往与年龄更大、更脆弱的人口、更低的社会经济地位和更大比例的印第安人有关。研究的进一步解释IMD似乎包含了剩余的大部分可能原因，即过度拥挤、既有健康风险状况和不安全的工作，反过来，这又与更多的面对面交流有关。
就回归系数而言，以容积率（sic FAR） 衡量的城市密度在两个模型中都存在，且具有统计意义。它显示了所选形态计量学中最强的回归系数（0.21 和0.28）：它是负数，这意味着累积密度越低，新冠肺炎死亡和病例越多。对两种模型回归系数的解释得出的结果是，新冠肺炎疫情暴露了伦敦大都市地区街道网络连通性和建筑更新程度较低，呈现出多孔的城市结构，小街道和不太透水的边缘，点缀着较大的塔楼建筑，是典型的城市边缘型发展。
与以往侧重于新冠肺炎传播与人口密度之间关系的研究相比，本研究提供了更高水平的空间粒度（即邻里，而非整个城市），并通过城市形态学的角度进行了密度调查。此外，根据上述研究表明，在大伦敦相对可控的环境中，过度拥挤问题并不特别令人担忧。新冠肺炎疫情的负面影响与社会经济、既有的健康状况以及年龄有关，而与其他因素无关。建成环境构成的边际贡献，尤其是建成密度的边际贡献与新冠肺炎死亡和病例均呈负相关，这与人们普遍未经证实的假设（即“高密度”对居住在紧张城市环境中的人的传染性呼吸道疾病有害） 相矛盾。未来的研究可能会考虑将本文中提出的相同方法复制到空间更拥挤的案例研究中，以量化这一现象的相对权重以及与新冠肺炎负面影响相关的城市形态描述符。
随着新冠肺炎的流行，“密度越低，城市越健康”这一公式又回到了城市设计争论的中心，尽管经验证明了这一不足。现有关于密度与新冠肺炎之间关系的研究大多没有结论，主要集中在整个大都市地区，没有考虑城市形态的各个方面。为了更好地确定后者（包括堆积密度） 在新冠肺炎中的作用，研究分析了一组全面的城市形态测度与大伦敦地区新冠肺炎死亡和病例之间的关系，同时控制了社会经济、共同发病率和年龄。结果表明，方差的很大一部分是由控制因素解释的，而城市形态的测度，包括建成密度，则起着非常边缘的作用。模型更好地揭示了城市边缘的典型结构，其特点是低密度住房，由独立的大型建筑点缀，以及糟糕的街道网络连通性。
本研究受到四个主要局限性的影响。首先，我们将分析重点放在新冠肺炎疫情的第一波上，因为新冠肺炎死亡的地区级数据仅限于该时期。随着疫情的发展，公众反应的变化和疫苗接种运动的开展可能会影响与新冠肺炎病例和死亡相关的相对权重。第二，各地区记录的新冠肺炎流行率取决于检测人数。然而，MSOAs级别没有测试数量的数据。第一次新冠肺炎疫情期间在美国进行的研究表明，由于包括诊断检测能力在内的多种因素，新冠肺炎检测在国家一级的地理分布不均，但这些差异在城市层面并不存在。第三个限制是可推广性。虽然结果适用于大伦敦地区，但在其他情况下可能不适用。然而该方法为今后这方面的工作开辟了道路。第四，回归分析的结果没有明显的因果关系。
（供稿：黄应霖，同济大学建筑与城市规划学院城乡规划学博士，清禾景观设计有限公司设计总监）
本文为《城市规划学刊》原创文章
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原文始发于微信公众号（城市规划学刊upforum）：【学术动态】城市形态与COVID-19 的大伦敦案例研究：基于城市形态计量学方法 | 2023年第1期
